エネルギー業界は、進化する技術の恩恵を受ける中で、IoTセンサーを活用することで、事業の革新と最適化のチャンスに目を向けています。特定の課題に直面している企業も多い中、IoTセンサーを使用して状況を可視化し、将来の動向を予測する方法を探求することが、業界の変革の鍵となると考えられます。

この記事では、エネルギー業界のある企業の事例を取り上げ、その解決策と導入の効果、そしてIoTセンサーのデータを統合・活用する上での重要なポイントを紹介します。

クライアントの課題

某社では、いくつかのIotセンサーや機器を導入し、顧客データを吸い上げられるようにしていましたが、蓄積されたデータを組み合わせる必要性がありました。また、分析業務を行うにあたって、同じ環境で並べてチェックを行う必要がありましたが、当時のデータ分析基盤はチェックを行うことが考慮されたアーキテクチャではありませんでした。

また、蓄積されたデータから供給量の予測やカテゴリ・ラベル付けを実施したいと考えていました。日々更新されていくデータを手軽に再学習できるようにし、モデルをアップデートできる環境を目指していました。

解決方法

データレイクとして各IoTデータをストレージに一元的に蓄積するアプローチを取り、そこから必要なデータを取り出し、ETLツールを利用してデータウェアハウスに加工・蓄積します。これにより、柔軟かつ効率的なデータ管理・分析が可能になります。

各IoTのデータを一度ストレージに蓄積させデータレイクとして活用し、加工されたデータがデータウェアハウスに蓄積されるようにしました。

各データを突合させた結果の可視化と平行して、AutoML（Automated Machine Learning・自動化された機械学習）を用いて予測モデルを構築しました。予測モデルの構築にあたっては、AWSなどのIaaS間をシームレスに連携する可能性を考慮し、TROCCO®を活用できるように整えました。

データソース	扱っているデータ
IoT機器	電力量データ・人感センサーの作動データ
postgre	サービス利用に関する情報（顧客の各種設定情報など）
Spreadsheets	ユーザーに関するタグ情報

導入効果

ETLツール「TROCCO®」の導入により、各データの統合と可視化を実現することができました。また、AutoMLの活用により、供給量などのデータをもとにした予測ができるようになりました。

IoTセンサーのデータを統合・活用するときのポイント

データの一元管理

IoTセンサーから取得されるデータは多種多様であり、異なるフォーマットやプロトコルを使用することが一般的です。さまざまなデータを効果的に活用するためには、それらをひとつの場所に集約し、一元的に管理することが重要です。

データの一元管理により、データの整合性を保つだけでなく、分析や予測モデルの作成に関しても、一貫した方法でデータにアクセスでき、効率的なデータ操作や分析が可能になります。

システムのスケーラビリティの確保

IoTデバイスの数は急速に増加しており、それに伴い生成されるデータ量も増大しています。したがって、初めから大量のデータを効果的に取り扱えるように、スケーラブルなデータインフラストラクチャを構築することが不可欠です。

とくにクラウドベースのソリューションは、データ量の増加に応じてリソースを動的にスケーリングする能力があるため、IoTデータの統合・活用において効果的です。

リアルタイム性

IoTセンサーのデータは、多くの場合、リアルタイムの情報を提供することを目的としています。たとえば、製造ラインの機械の動作状況や、都市の交通状況など、瞬時に変わる情報を取り扱う場合が多いです。

このようなデータを活用する際には、リアルタイムでのデータ処理能力を持ったシステムやツールの導入が必要となります。これにより、タイムリーな意思決定をサポートし、事業価値を最大化することができます。

まとめ

IoTセンサーを用いたデータの収集・分析は、エネルギー業界の持続可能な成長のための鍵となる要素の一つです。

とくに、ETL機能を備えた「TROCCO®」の導入やAutoMLの活用方法は、他の業界や企業でも参考にできる内容でしょう。

データを活用することで、より効率的で価値ある意思決定を実現し、業界全体の発展に貢献することが期待されます。

TROCCO®は、ETL/データ転送・データマート生成・ジョブ管理・データガバナンスなどのデータエンジニアリング領域をカバーした、分析基盤構築・運用の支援SaaSです。TROCCO®について詳しく知りたいという方は、以下より資料をご請求ください。